#Exerccio 7 - Uso da Linguagem R

#Aluno - Liedson Carneiro

#7.2
anim.m2 <- lm(log(brain)~log(body),data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
anim.m0 <- lm(log(brain)~1, data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
anova(anim.m0,anim.m2)
anova(anim.m2)
#1.
#RESPOSTA: O comando mostra a mesma comparao do modelo com o modelo nulo. Quando se indica apenas o "anim.m2" a comparao  automtica.

#2
#RESPOSTA: O intercept do summary  o valor da mdia tirada e o erro padro residual  o desvio padro.

#7B
#Galileu estava Certo?

require(UsingR)
library()
galileo
plot(galileo$h.d~galileo$init.h)
mod1 <- lm(galileo$h.d~galileo$init.h)
mod2 <- update(mod1,.~. +I(galileo$init.h^2))
anova(mod1,mod2)
abline(mod1)
mod3<- update(mod2,.~.+I(galileo$init.h^3))
cf.m3<- coef(mod3)
cf.m2 <- coef(mod2)
curve(cf.m3[1]+cf.m3[2]*x+cf.m3[3]*x^2+cf.m3[4]*x^3, add=T, lty=2,col="red")
curve(cf.m2[1]+cf.m2[2]*x+cf.m2[3]*x^2, add=T, lty=2)
mod2.sum<- summary(mod2)
mod3.sum<- summary(mod3)
r2.mod2<- mod2.sum$r.squared
r2.mod2
r2.mod3<- mod3.sum$r.squared
r2.mod3

#O modelo contendo a equao de terceiro grau ajusta melhor aos dados do que o modelo quadrtico, como sups Gallileu.

#Massa de Recm-Nascidos

babies <- read.table("babies.txt", header=T)
head(babies)
str(babies)
babies$bwt[babies$bwt==999] <- NA
babies$gestation[babies$gestation==999] <- NA
babies$parity[babies$parity==9] <- NA
babies$age[babies$age==99] <- NA
babies$height[babies$height==99] <- NA
babies$weight[babies$weight==999] <- NA
babies$smoke[babies$smoke==9] <- NA
plot(bwt~gestation, data=babies)
mod.0<- lm(bwt~1, data=babies)
mod<-glm(babies)
summary(mod)